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基于Tri-training的半监督学习算法研究

中文摘要第1-10页
ABSTRACT第10-12页
第一章 引言第12-16页
   ·选题背景及意义第12-13页
   ·国内外研究现状第13-14页
   ·本文主要工作第14-15页
   ·论文框架第15-16页
第二章 半监督学习理论基础知识第16-24页
   ·半监督学习简介第16-20页
     ·基本思想第16-17页
     ·基本假设第17-18页
     ·应用领域第18-19页
     ·主要挑战第19-20页
   ·半监督聚类第20-21页
     ·基于搜索的方法第20页
     ·基于相似度的方法第20页
     ·基于搜索与相似度的方法第20-21页
   ·半监督分类第21-23页
     ·基于生成式模型框架的方法第21页
     ·自训练方法第21页
     ·半监督支撑向量机第21-22页
     ·基于图正则化框架的方法第22页
     ·基于协同训练模式的方法第22-23页
   ·本章小结第23-24页
第三章 基于Tri-training的半监督聚类算法第24-32页
   ·算法思想第24-26页
     ·结合Tri-training算法扩充Seeds集第24-25页
     ·利用成对约束优化Seeds集第25页
     ·运用成对约束调整聚类结果第25-26页
   ·算法描述第26-27页
   ·实验结果与分析第27-31页
   ·本章小结第31-32页
第四章 基于Tri-training的主动半监督分类算法第32-46页
   ·基于Tri-training和少量Seeds集的主动半监督分类算法第32-37页
     ·利用主动学习方法选取标记样本第32-33页
     ·算法描述第33-34页
     ·实验结果与分析第34-37页
   ·基于Tri-training和成对约束的主动半监督分类算法第37-45页
     ·运用成对约束获取标记样本第37-38页
     ·利用成对约束优化标记样本集第38-39页
     ·算法描述第39页
     ·实验结果与分析第39-45页
   ·本章小结第45-46页
第五章 结束语第46-48页
参考文献第48-54页
攻读学位期间取得的研究成果第54-56页
致谢第56-58页
个人简况及联系方式第58-62页

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